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알고리즘 트레이딩

알고리즘 트레이딩 (Loan 42 times)

Material type
단행본
Personal Author
장순용 張淳鎔
Title Statement
알고리즘 트레이딩 = Algorithm trading / 장순용 지음
Publication, Distribution, etc
성남 :   휘안,   2013   (2015 2쇄)  
Physical Medium
289 p. : 삽화, 도표 ; 25 cm
Series Statement
금융공학 시리즈 ;제1권
ISBN
9788996997108
General Note
부록: 기초 상식  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 278-279)과 색인수록
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945 ▼a KLPA

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 332.6 2013z1 Accession No. 111740553 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 332.6 2013z1 Accession No. 121237800 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Sejong Academic Information Center/Social Science/ Call Number 332.6 2013z1 Accession No. 151337478 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Social Science/ Call Number 332.6 2013z1 Accession No. 151337478 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Book Introduction

금융, 통계학, 프로그래밍, 공학의 영역을 넘나들며 융합 장르로써의 알고리즘 트레이딩을 조명한다. 트레이딩 아이디어를 과학적이고 체계적인 방식으로 접근해서 실행에 옮길 수 있도록 실제적인 구현에 중점을 두어 서술하였다. 몇 가지 중요 테마에 초점을 맞추고, 그에 따른 프로그래밍의 예를 첨부하였다.
지금까지는 프로들만이 구사할 수 있었던 수준높은 투자기법을 체계적으로 설명하였다. 스마트 투자의 해법을 제시한다.

알고리즘 트레이딩 시리즈는 기존의 서적과는 조금 다른 관점에서의 자산 투자에 대해 다룹니다. 저자 장순용 박사는 오랜기간 기초과학 연구활동을 해왔고 이제는 금융, 통계학, 프로그래밍, 공학을 융합하는 알고리즘 트레이딩의 해법을 제시합니다.
기존의 정해진 형식과 순서를 따르기 보다는 금융 데이터에서 나타나는 시장의 현상을 우선시 하는 논리적 전개가 돋보입니다. 저자는 예제를 통해서 실용성을 강조하고자 합니다.
알고리즘 트레이딩 시리즈는 독자 여러분과 항상 가까이 있으며 성공하는 투자의 밑거름이 되었으면 합니다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

장순용(지은이)

서울 출생이다. 일리노이大(University of Illinois, Urbana-Champaign) 물리학 PhD 학위를 받았다. 워싱턴大, 오하이오 주립大 연구원으로 재직했다. 전산, 통계학적 기법을 적용하는 시뮬레이션 및 이론 연구. 다수의 학술논문 집필을 했다. 슈퍼컴퓨팅 알고리즘 개발을 했으며, 초전도, 초유체 등 극저온, 양자유체 현상 연구. 응집물리, 핵물리에 적용했다. 금융 공학 시스템 및 리스크 관리 기법 연구, 개발. 시장 데이터 분석과 예측을 했다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

머리말 
목차 

제1장 기초 
1.1 확률적 예측이란? 
1.2 확률 변수와 확률분포함수 
1.3 정규확률분포함수, Levy확률분포함수 
1.4 EXCEL/VBA 적용 
요점정리 

제2장 데이터 모델링 
2.1 베이즈 통계법을 이용한 모델링 
2.2 데이터를 통한 모델의 갱신 
2.3 모델 갱신을 통한 평균과 표준편차의 계산 
2.4 데이터의 특성 
2.5 데이터에서 나타나는 극한의 확률 
2.6 EXCEL/VBA 적용 
요점정리 

제3장 시계열 모델링 
3.1 고정성 모델 
3.2 비고정성 모델 
3.3 EXCEL/VBA 적용 
요점정리 

제4장 머신러닝 
4.1 학습이란? 
4.2 학습에 있어서 고려할 점 
4.3 선형 회귀법을 통한 학습과 예측 
4.4 로지스틱 회귀법을 통한 학습과 예측 
4.5 EXCEL/VBA 적용 
요점정리 

제5장 금융 기초상식 
5.1 금융 자산의 종류 
5.2 기술적 분석 지표 
5.3 수익 지표 
5.4 EXCEL/VBA 적용 
요점정리 

제6장 알고리즘 트레이딩 전략 연구 
6.1 트레이딩 전략 #1 
6.2 트레이딩 전략 #2 
6.3 트레이딩 전략 #3 
6.4 트레이딩 전략 #4 
6.5 EXCEL/VBA 적용 
요점정리 

제7장 리스크의 관리 
7.1 VaR, ES 
7.2 포트폴리오 
요점정리 

끝맺음 

부록: 기초 상식 
A) 통계, 확률 
B) 선형 대수학: 벡터, 행렬의 연산. 기타 
C) VBA 
D) Excel Add-in 설치 

참고 문헌 
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